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Obsolescence Management: Criteria related to its Context and its Mitigation Techniques
No full textInternational audienc
Deep reinforcement learning using deep-Q-network for Global Maximum Power Point tracking: Design and experiments in real photovoltaic systems
No full textInternational audienceThis paper presents a methodology for integrating Deep Reinforcement Learning (DRL) using a Deep-Q-Network (DQN) agent into real-time experiments to achieve the Global Maximum Power Point (GMPP) of Photovoltaic (PV) systems under various environmental conditions. Conventional methods, such as the Perturb and Observe (P&O) algorithm, often become stuck at the Local Maximum Power Point (LMPP) and fail to reach the GMPP under Partial Shading Conditions (PSC). The main contribution of this work is the experimental validation of the DQN agent's implementation in a synchronous DC-DC Buck converter (step-down converter) un-der both uniform and PSC conditions. Additionally, we establish a testing pipeline for DRL models. The DQN agent's performance is evaluated alongside the P&O algorithm. Results consistently indicate the DQN agent's superiority over the P&O algorithm in all simulated scenarios. Although this trend does not entirely replicate in real-world test setups, significant results are observed. Specifically, in PSC sce-narios where the P&O algorithm becomes trapped at an LMPP, the DQN algorithm extracts up to 63.5 % more power than the P&O algorithm. An open repository is available, containing PCB schematic designs and layouts, along with the code used for model training and deployment
Using Multi-modal LLMs to Create Models for Fault Diagnosis
No full textInternational audienceCreating models that are usable for fault diagnosis is hard. This is especially true for cyber-physical systems that are subject to architectural changes and may need to be adapted to different product variants intermittently.We therefore can no longer rely on expert-defined and static models for many systems. Instead, models need to be created more cheaply and need to adapt to different circumstances. In this article we present a novel approach to create physical models for process industry systems using multi-modal large language models (i.e ChatGPT).We present a five-step prompting approach that uses a piping and instrumentation diagram (PID) and natural language prompts as its input. We show that we are able to generate physical models of three systems of a well-known benchmark. We further show that we are able to diagnose faults for all of these systems by using the Fault Diagnosis Toolbox. We found that while multi-modal large language models (MLLMs) are a promising method for automated model creation, they have significant drawbacks
Transparent polymer-based metasurfaces for augmented reality display
No full textin collaboration with IFAC, UNIF, ieeephotonicsInternational audienceThis work presents the design of transparent polymer-based metasurfaces that achieve selective color reflection through multiple guided mode resonances. This metasurface is promising for augmented reality (AR) applications, such as AR glasses and displays, helping people with cognitive impairments and encouraging active and healthy aging
Alimentation électrique de capteurs autonomes : avec … ou sans batterie.
No full textAlimentation électrique de capteurs autonomes : avec … ou sans batterie.National audienceL’alimentation d’un capteur sans fil placé dans la nature se fait très facilement avec une simple batterie. Mais, si la durée de vie escomptée est de plusieurs années sans maintenance particulière ou si les conditions de températures sont défavorables, il devient utile d’intégrer un récupérateur d’énergie ambiante (cellules photovoltaïques, thermogénérateur,…) associé à un étage de stockage d’énergie (batterie ou supercapacité) et à une électronique de gestion de l’énergie.Cette présentation s’attachera à donner les étapes et les règles de bonnes pratiques pour réussir le dimensionnement de l’ensemble : Analyse (et maîtrise) de la consommation, analyse du gisement d’énergie disponible (en particulier photovoltaïque), choix et dimensionnement de l’électronique associée.la présentation est disponible en ligne à l'adresse : https://www.canal-u.tv/chaines/terra-forma/alimentation-electrique-de-capteurs-autonomes-avec-ou-sans-batterieCette présentation vise à être utile aux collaborateurs de TERRA FORMA en fournissant des éléments de réponses aux trois questions suivantes :Comment choisir les éléments d’une alimentation autonome photovoltaïque ?Comment bien interconnecter ces éléments ?Comment réaliser un juste dimensionnement (ni trop, ni trop peu)
Direct generation of Cs-based atomic clock RF interrogation signal by an optoelectronic oscillator
No full textInternational audienceWe propose to use an optoelectronic oscillator to generate the RF signal interrogation of a Cs-based RF atomic clock. In this proof-of-concept experiment, we show that the adjustment of the optical fiber length in the OEO while operating the optical carrier at 1.3 µm allows for dramatic improvement of the RF contribution to the relative frequency instability of the clock down to 2.9x10 -14 at 1 s, a factor of 2 better than state-of-the-art RF synthesis
WARIO: Weighted families of contact maps to characterize conformational ensembles of (highly-) flexible proteins
No full textÉtude du rôle des substances polymères extracellulaires produites par Parachlorella kessleri dans la biorestauration du Zn(II) à l'aide de la microscopie à force atomique
No full textInternational audienceMicroalgae, such as Parachlorella kessleri, have significant potential for environmental remediation, especially in removing heavy metals like zinc from water. This study investigates how P. kessleri, isolated from a polluted river in Argentina, can remediate zinc. Using atomic force microscopy (AFM), the research examined the interactions between Zn particles and cells grown with different nitrogen sources-nitrate or ammonium. The results showed that cells grown with nitrate produced extracellular polymeric substances (EPS), while those grown with ammonium did not. Raman spectroscopy revealed distinct metabolic responses based on the nitrogen source, with nitrate-grown cells showing altered profiles after zinc exposure. Zinc exposure also changed the surface roughness and nanomechanical properties of the cells, particularly in those producing EPS. AFM force spectroscopy experiments then confirmed strong Zn binding to EPS in nitrate-grown cells, while interactions were weaker in ammonium-grown cells that lacked EPS. Overall, our results elucidate the critical role of EPS in Zn removal by P. kessleri cells and show that Zn remediation by P. kessleri is mediated by EPS adsorption. This study underscores the significance of regulating nitrogen sources to stimulate EPS production, offering insights that are essential for subsequent bioremediation applications.Les microalgues, telles que Parachlorella kessleri, présentent un potentiel important en matière d'assainissement de l'environnement, notamment en ce qui concerne l'élimination des métaux lourds tels que le zinc dans l'eau. Cette étude examine comment P. kessleri, isolée d'une rivière polluée en Argentine, peut éliminer le zinc. En utilisant la microscopie à force atomique (AFM), les chercheurs ont examiné les interactions entre les particules de zinc et les cellules cultivées avec différentes sources d'azote (nitrate ou ammonium). Les résultats ont montré que les cellules cultivées avec du nitrate produisaient des substances polymériques extracellulaires (EPS), alors que celles cultivées avec de l'ammonium n'en produisaient pas. La spectroscopie Raman a révélé des réponses métaboliques distinctes en fonction de la source d'azote, les cellules cultivées au nitrate présentant des profils modifiés après exposition au zinc. L'exposition au zinc a également modifié la rugosité de la surface et les propriétés nanomécaniques des cellules, en particulier celles qui produisent des EPS. Des expériences de spectroscopie de force AFM ont ensuite confirmé la forte liaison du Zn à l'EPS dans les cellules cultivées en nitrate, alors que les interactions étaient plus faibles dans les cellules cultivées en ammonium et dépourvues d'EPS. Dans l'ensemble, nos résultats élucident le rôle critique de l'EPS dans l'élimination du Zn par les cellules de P. kessleri et montrent que la remédiation du Zn par P. kessleri est médiée par l'adsorption de l'EPS. Cette étude souligne l'importance de la régulation des sources d'azote pour stimuler la production d'EPS, offrant ainsi des perspectives essentielles pour les applications ultérieures de la biorestauration
Proposition d’une méthodologie d’analyse de la susceptibilité électromagnétique des composants électroniques en champ proche et jusqu’à 6 GHz
No full textInternational audienceLa menace croissante des armes à énergie dirigée électromagnétique (AED EM), conjuguée à l’intégration des composants électroniques dans les systèmes militaires, souligne l'importance d'évaluer leur vulnérabilité face aux agressions électromagnétiques intentionnelles (AGREMI). Dans son rôle d’expert étatique des questions relatives aux AED EM, le CEA-Gramat développe et exploite de nouvelles méthodes dans le but d’analyser et de comprendre les phénomènes induits par ces AGREMI sur des systèmes électroniques critiques (communication, navigation, localisation…).La mesure de la susceptibilité opérationnelle de ces systèmes est généralement réalisée lors de tests d'immunité rayonnée, et la méthode d’injection conduite (en anglais Direct Power Injection ou DPI) est mise en œuvre pour analyser avec précision le comportement d’un circuit intégré. Bien que ces méthodologies produisent des résultats intéressants, elles présentent des inconvénients significatifs. La DPI est en effet une technique intrusive, qui nécessite la présence d'un connecteur radiofréquence monté sur la carte à tester et qui ne prend pas en compte l'environnement électromagnétique réel dans lequel le composant fonctionne. Les tests en champ lointain impliquent l'utilisation de moyens expérimentaux considérables et l’origine des dysfonctionnements observés reste souvent inconnue. Par conséquent, il est crucial de développer de nouveaux outils afin de compléter les capacités d'expertise existantes.L’injection en champ proche (Near-Field Scan Immunity ou NFSI) est une technique prometteuse pour l’analyse de la susceptibilité électromagnétique d’un composant et de la compatibilité radioélectrique (CRE) d’un système. En modélisant le couplage du champ électromagnétique entre la sonde d’injection champ proche et une piste de circuit imprimé, il est possible d'estimer la tension aux bornes d'un composant et d'obtenir des seuils de susceptibilité comparables à ceux mesurés avec la DPI, de manière non intrusive et ciblée. Par la suite, une étude sur le comportement de composants non linéaires soumis à des perturbations intentionnelles est envisagée
Verifying Properties of Binary Neural Networks Using Sparse Polynomial Optimization
No full textNational audienceThis work explores methods for verifying the properties of Binary Neural Networks (BNNs), focusing on robustness against adversarial attacks. Despite their lower computational and memory needs, BNNs, like their full-precision counterparts, are also sensitive to input perturbations. Established methods for solving this problem are predominantly based on Satisfiability Modulo Theories (SMT) and Mixed-Integer Linear Programming (MILP) techniques, which often face scalability issues. We introduce an alternative approach using Semidefinite Programming (SDP) relaxations derived from sparse Polynomial Optimization (POP). Our approach, compatible with continuous input space, not only mitigates numerical issues associated with floating-point calculations but also enhances verification scalability through the strategic use of tighter first-order semidefinite relaxations. We demonstrate the effectiveness of our method in verifying robustness against both ∥.∥ ∞ and ∥.∥ 2 -based adversarial attacks.</div